{"id":44,"date":"2012-04-16T11:44:36","date_gmt":"2012-04-16T10:44:36","guid":{"rendered":"http:\/\/pageperso.math.univ-toulouse.fr\/reference\/?page_id=44"},"modified":"2017-04-06T10:31:32","modified_gmt":"2017-04-06T09:31:32","slug":"statisticien","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/perso.math.univ-toulouse.fr\/mllaw\/home\/statisticien\/","title":{"rendered":"Vue ML \/ Statistique"},"content":{"rendered":"

Objectif<\/h2>\n

Un statisticien ou un sp\u00e9cialiste d’apprentissage machine, c’est-\u00e0-dire maintenant un data scientist<\/em> est concern\u00e9 \u00e0 plus d’un titre \u00e0 propos des aspects juridiques<\/em> et \u00e9thiques<\/em> du traitement automatique des donn\u00e9es.<\/p>\n

Il se doit \u00e9videmment de respecter les r\u00e8gles de propri\u00e9t\u00e9<\/em> et de confidentialit\u00e9<\/em> des donn\u00e9es pr\u00e9vues par la loi, notamment celles ouvertes au public qui sont en principe anonymis\u00e9es. Ce dernier cas pose le probl\u00e8me du contr\u00f4le du risque de r\u00e9-identification<\/em> (confidentialit\u00e9 diff\u00e9rentielle) mais qui n’est pas abord\u00e9.<\/p>\n

Ce site s’int\u00e9resse plus particuli\u00e8rement aux situations dans lesquels le statisticien, ou data scientist,<\/em> est directement acteur<\/em> dans la construction ou l’aide \u00e0 la construction d’un traitement automatis\u00e9<\/em> aboutissant \u00e0 une d\u00e9cision algorithmique<\/em>.<\/p>\n

D\u00e9finition<\/h2>\n

Sch\u00e9matiquement, une d\u00e9cision<\/strong> est dite algorithmique<\/strong> lorsque celle-ci est obtenue de fa\u00e7on automatique par un traitement ou programme informatique:<\/p>\n

    \n
  1. ex\u00e9cutant un ensemble de r\u00e8gles de d\u00e9cisions pr\u00e9-\u00e9tablies<\/strong> comme par exemple l’algorithme APB (Admission Post Bac) qui introduit m\u00eame une part de hasard en cas d’\u00e9galit\u00e9 des choix ou crit\u00e8res;<\/li>\n
  2. appliquant un mod\u00e8le de pr\u00e9vision statistique<\/em> ou un algorithme d’apprentissage machine<\/strong> estim\u00e9 ou ajust\u00e9 sur un ensemble de donn\u00e9es dites d’apprentissage; voir par exemple l’estimation d’un score pour attribuer un cr\u00e9dit ou pr\u00e9voir la r\u00e9cidive d’un d\u00e9tenu.<\/li>\n<\/ol>\n

    M\u00eame si l\u2019algorithme APB est souvent mis en exergue pour son absence de transparence, le deuxi\u00e8me cas est le plus susceptible de faire \u00e9merger des questions juridiques d\u00e9licates. Ces algorithmes d’analyse automatique ex\u00e9cutent g\u00e9n\u00e9ralement des m\u00e9thodes issues de l’interface entre, d’une part l’Apprentissage Machine (ML), branche de l’Intelligence Artificielle (AI), et d’autre part la Statistique.<\/p>\n

    Sch\u00e9matiquement, trois questions sont \u00e9voqu\u00e9es au sujet de ces algorithmes:<\/p>\n

      \n
    1. Explicabilit\u00e9<\/em><\/a> et transparence des d\u00e9cisions algorithmiques<\/em>,<\/li>\n
    2. Biais<\/a><\/em> et loyaut\u00e9 des d\u00e9cisions,<\/li>\n
    3. Justesse<\/a><\/em> des d\u00e9cisions et qualit\u00e9 de pr\u00e9vision.
      \n<\/em><\/li>\n<\/ol>\n

       <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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